Maand: mei 2026

Als je AI hebt gebruikt bij kwalitatieve analyses, ben je er waarschijnlijk wel eens op gestuit op het feit dat AI fouten maakt. Een citaat dat aan de verkeerde persoon wordt toegeschreven. Een citaat dat niet bestaat. Een antwoord dat is gebaseerd op de verkeerde transcripten. De antwoorden lijken en klinken waarschijnlijk zelfs goed totdat je ze vergelijkt met de data.

AI is ontworpen om verzoeken af ​​te handelen, waardoor het nuttig is voor het coderen, samenvatten van transcripten en het toepassen op grote hoeveelheden data. Maar wanneer er weinig bewijs is of een vraag complex is, geeft AI een antwoord in plaats van te zeggen dat het het niet weet dit noemen we hallucinatie.

Deze problemen zijn niet specifiek voor één bepaalde AI-tool. Zo werkt de onderliggende technologie momenteel, en het is belangrijk om dit te begrijpen voordat je AI gebruikt.

AI kan complexe, meerdelige vragen niet bijzonder goed verwerken. Als je AI vraagt ​​om te vergelijken hoe twee verschillende groepen over een onderwerp hebben gesproken, in één vraag over een grote dataset, dan komen er veel verschillende onderdelen bij kijken. Het model vult de gaten in om de vraag in zijn eigen stappen te voltooien, en dat is waar fouten ontstaan.

Probeer in plaats daarvan stapsgewijs te werken. Begin met de vraag welke thema’s of patronen op het eerste gezicht in de data naar voren komen. Zodra die basis hebt, ga je dieper in op een specifiek thema. Als je groepen wilt vergelijken, vraag dan eerst naar elke groep afzonderlijk voordat je ze met elkaar vergelijkt. Wanneer AI toewerkt naar de moeilijke vraag in plaats van er meteen mee te beginnen, blijven de resultaten doorgaans beter aansluiten bij wat je data werkelijk bevat.

Context bouwt zich ook op in een chatgesprek en kan ongemerkt nieuwe reacties beïnvloeden op manieren die moeilijk te achterhalen zijn. Het starten van een nieuwe AI-chatsessie wanneer je van onderwerp wisselt ervoor dat elke vraagstelling op zichzelf blijft staan. Dit is vergelijkbaar met het stapsgewijs doorlopen van thematische analyse met AI.

Net zoals bij het opdelen van taken in stappen, geldt: hoe meer data je een AI-tool geeft om mee te werken, hoe meer oordelen de tool velt over wat relevant is. Meer oordelen van de AI betekenen minder controle over de resultaten.

Vraag de AI om twee ondersteunende citaten, en de AI zal deze meestal leveren, ongeacht of er daadwerkelijk sterke voorbeelden bestaan. Het model probeert uw verzoek te voltooien zoals het is getraind.

Een manier om verwarring te voorkomen, is door de AI te laten weten dat het prima is om te zeggen dat er geen goed voorbeeld gevonden kon worden. Iets als “als je geen citaat kunt vinden dat hier echt bij past, zeg dat dan gewoon in plaats van er een te forceren” geeft het model een uitweg die het anders niet zou overwegen. Het is een kleine aanpassing in de prompt die geforceerde vergelijkingen en verkeerd toegeschreven bewijsmateriaal vermindert.

Nadat de AI een antwoord heeft gegeven, kan een korte vervolgvraag waarin u de AI vraagt ​​om de eigen toeschrijvingen te controleren, helpen om fouten op te sporen voordat ze in uw daadwerkelijke analyse terechtkomen. Vraag de AI te bevestigen of elk citaat daadwerkelijk van de genoemde deelnemer of groep is, of dat de AI naar het specifieke fragment kan verwijzen.

Door de AI in één keer te vragen om te antwoorden en te verifiëren, worden vaak dingen overgeslagen of delen overgeslagen. Wanneer de AI zich concentreert op het genereren van een antwoord, komt nauwkeurigheid op de tweede plaats. Een aparte vervolgvraag dwingt de AI om de antwoorden opnieuw te verifiëren, maar dan met een meer gerichte focus.

Je laatste verdedigingslinie is je eigen vertrouwdheid met je transcripten. Geen vervanging is voor het controleren van de output van de AI door je eigen vertrouwdheid met de data. Je moet tijd besteden aan je transcripten om te zien wanneer er iets niet klopt of volledig verzonnen is. Die vertrouwdheid kun je niet delegeren.

Een manier om overzicht te houden over wat er in je data staat, is door kleurcodering te gebruiken, zodat gecodeerde zinnen in verschillende kleuren worden onderstreept. Dat maakt het gemakkelijker om te zien welke thema’s actief zijn in een transcript, waar codes geconcentreerd zijn en waar de dekking dun is, waardoor de output van de AI gemakkelijker te sorteren is.

Je kiest zelf wat de AI ziet voordat deze antwoordt. Door te filteren op transcript, code of beide heb je directe controle over de reikwijdte van elke vraag voordat je deze stelt.

Elke codebeslissing van de AI wordt vergezeld van de redenering, en je kunt hier direct op reageren. Deze uitwisseling wordt onderdeel van je analyse.

Als een AI-codeer ronde niet aan de verwachtingen voldoet, kun je deze transcript voor transcript verwijderen en opnieuw uitvoeren met scherpere codedefinities.

Realtime data is informatie die wordt vastgelegd, verzonden en beschikbaar gemaakt voor gebruik met minimale vertraging vanaf het moment dat deze wordt gecreëerd. In tegenstelling tot data die in een wachtrij staat te wachten op een nachtelijke batchverwerking, stroomt realtime data continu en is direct klaar voor gebruik.

Het belangrijkste kenmerk is de tijdsgevoeligheid. Realtime data is slechts gedurende een zeer korte periode bruikbaar. Een fraudewaarschuwing die vijf minuten na een verdachte transactie wordt geactiveerd, heeft weinig waarde. Een GPS-route die elk uur wordt vernieuwd, is gevaarlijk. In beide gevallen hangt de waarde van de data volledig af van de actualiteit ervan.

Realtime data is geen uniform formaat. Het bestaat in verschillende typen, afhankelijk van hoe het wordt gegenereerd en hoe het stroomt.

Streaming data is een continue, ononderbroken stroom van data afkomstig van een bron. Het komt niet in afzonderlijke brokken binnen. Het blijft maar binnenkomen. IoT-sensoren die de temperatuur in een fabriek meten, GPS-apparaten die bezorgvoertuigen volgen en applicatielogboeken die servergebeurtenissen registreren, zijn allemaal voorbeelden van streaming data. De data heeft geen natuurlijk begin- of eindpunt.

Gebeurtenisgegevens worden gegenereerd door specifieke, afzonderlijke acties: een gebruiker die op een knop klikt, een betaling die wordt ingediend, een sensorwaarde die een drempel overschrijdt of een database-record dat wordt bijgewerkt. Elke gebeurtenis heeft een tijdstempel en vertegenwoordigt een statuswijziging. Gebeurtenisgegevens zijn essentieel voor fraudedetectie, waarschuwingssystemen en gedragsanalyses.

Tijdreeksgegevens zijn een reeks waarden die met regelmatige of onregelmatige tijdstempels worden verzameld. Aandelenkoersen, CPU-statistieken van servers, weermetingen en vitale functies van patiënten zijn allemaal tijdreeksgegevens. Realtime verwerking van tijdreeksgegevens maakt live dashboards en voorspellende monitoring mogelijk.

Transactiegegevens omvatten financiële transacties, afrekeningen in webwinkels en wijzigingen in de systeemstatus die onmiddellijk moeten worden verwerkt om consistentie en nauwkeurigheid te waarborgen. Een bankoverschrijving die niet direct wordt verwerkt, creëert inconsistenties in rekeningsaldi. Dit type gegevens vereist sterke garanties met betrekking tot de volgorde en volledigheid.

Locatiebewuste applicaties genereren een constante stroom van GPS-coördinaten, bewegingspatronen en nabijheidsgebeurtenissen. Apps voor taxidiensten, logistieke platforms en systemen voor het volgen van leveringen zijn allemaal afhankelijk van geospatiale data die in realtime worden verwerkt.

Batch- en realtimegegevens zijn geen concurrerende technologieën. Het zijn verschillende tools voor verschillende taken. De juiste keuze hangt af van hoe snel vertraagde gegevens  kosten.

Realtime data snellere, nauwkeurigere beslissingen

Beslissingen gebaseerd op verouderde data leiden tot verouderde resultaten. Realtime data betekent dat teams en geautomatiseerde systemen handelen op basis van wat er nu daadwerkelijk gebeurt. Een retailer past zijn prijzen aan zodra een concurrent dat doet. Een logistiek team leidt een levering om wanneer de verkeersgegevens veranderen. Een operationeel team herstart een defecte service voordat gebruikers het merken.

Klanten verwachten tegenwoordig personalisatie op basis van wat ze op dit moment doen, niet op basis van wat ze vorige week deden. Aanbevelingssystemen, realtime voorraadweergave, dynamische prijsstelling en contextuele ondersteuning zijn allemaal afhankelijk van actuele gegevens. Een aanbeveling gebaseerd op de browsesessie van gisteren is minder relevant dan een aanbeveling gebaseerd op de huidige sessie.

Financiële instellingen, e-commerceplatforms en cybersecuritysystemen kunnen niet wachten tot een batchverwerking een dreiging aan het licht brengt. Realtime data maakt detectie en respons mogelijk binnen het tijdsbestek waarin actie nog mogelijk is. Een frauduleuze transactie die in realtime wordt gesignaleerd, kan worden geblokkeerd. Dezelfde transactie die zes uur later wordt gesignaleerd, is al afgehandeld.

Dit is de belangrijkste verschuiving in 2026. AI-modellen en -agenten zijn slechts zo nauwkeurig als de data waarmee ze worden gevoed. Een model dat is getraind op historische data, maar tijdens de inferentiefase verouderde input krijgt, produceert zelfverzekerde antwoorden gebaseerd op de realiteit van gisteren. Realtime data is essentieel voor de nauwkeurigheid van AI-systemen in de praktijk, niet alleen tijdens de evaluatie.

Aanbevelingssystemen, fraudemodellen, RAG-pipelines (Retrieval Augmented Generation) en AI-agenten zijn allemaal afhankelijk van actuele operationele data om correct te functioneren. Teams die hun AI-systemen voeden met realtime data hebben een meetbaar voordeel ten opzichte van teams die gebruikmaken van dagelijkse of wekelijkse batchexports.

Engineering-, supply chain- en business operations-teams gebruiken realtime data om systemen te monitoren naarmate de omstandigheden veranderen, en niet pas nadat ze al zijn uitgevallen. Live dashboards, geautomatiseerde waarschuwingen en anomaliedetectie zijn allemaal afhankelijk van data die actueel genoeg is om actie op te ondernemen.

Realtime data wordt in elke belangrijke sector gebruikt. De rode draad in al deze gevallen is dat de waarde van de informatie snel afneemt: handel er nu op, anders mis je de kans.

Realtime data is niet gratis. Het brengt complexiteit, kosten en operationele overhead met zich mee in vergelijking met batchverwerking. Het is belangrijk om de afwegingen te begrijpen voordat u kiest voor een realtime architectuur.

Realtime pipelines vereisen continue werking, monitoring, herhalingslogica en foutafhandeling. Een batchtaak die mislukt, kan in het volgende venster opnieuw worden uitgevoerd. Een realtime pipeline die stilzwijgend mislukt, produceert verouderde gegevens die er actueel uitzien.

Realtime data is informatie die direct beschikbaar is zodra deze wordt gegenereerd. Het vormt de basis voor fraudedetectie, realtime voorraadbeheer, klantpersonalisatie, operationele monitoring en de AI-systemen die steeds belangrijker worden voor de bedrijfsvoering.

De beslissing om realtime data te gebruiken, moet gebaseerd zijn op de vraag of vertraging daadwerkelijk invloed heeft op het bedrijfsresultaat. Bij fraude is dat wel het geval. Bij maandelijkse facturering niet. De sterkste data-architecturen combineren realtime pipelines voor tijdgevoelige workflows met batchverwerking voor historische analyses en geplande taken waarbij snelheid geen rol speelt.

Werkgevers eisen AI-vaardigheden. AI-vaardigheden worden essentieel voor mensen die op zoek zijn naar een nieuwe baan. Vloeiende beheersing van kunstmatige intelligentie is steeds vaker een vereiste. Werkgevers in alle sectoren zoeken naar kandidaten met AI-kennis.

Waarbij AI-vaardigheden als hoogste prioriteit worden beschouwd. De meeste werkgevers zouden een kandidaat met AI-vaardigheden aannemen boven iemand met meer werkervaring.

Hoewel veel werknemers zich bewust zijn van de noodzaak om hun AI-vaardigheden te verbeteren, bieden weinig werkgevers de benodigde training aan, een programma dat digitale vaardigheidstraining biedt aan werknemers.

We weten dat AI enorm nuttig kan zijn en het essentieel is om te weten hoe je het moet gebruiken, maar we voorzien niet in die behoefte door werknemers op te leiden.

Inderdaad, bedrijven zijn vaak niet de beste plek om de AI-vaardigheden te verwerven die plotseling zo gewild zijn.

“Bedrijven en het onderwijs zijn er niet op voorbereid omdat het proces van curriculumontwikkeling zo traag verloopt,” terwijl AI zich razendsnel ontwikkelt.

Een goede manier om te beginnen simpelweg door dagelijks gebruik te maken van openbaar beschikbare AI-tools.

Zo leer je AI op een natuurlijke manier door direct platforms te gebruiken om er beter mee te worden. Je leert AI door ChatGPT, Gemini, Claude, of welk platform dan ook, te gebruiken.

Dergelijke platforms zijn gratis, terwijl betaalde abonnementen extra voordelen en functies bieden. Sommige AI-bedrijven bieden ook gratis trainingen aan. Zo biedt OpenAI, de ontwikkelaar van ChatGPT, trainingsprogramma’s aan in ‘prompt engineering’, wat zij omschrijven als ‘de kunst van het communiceren met AI-modellen om een ​​gewenste output te verkrijgen’.

Wil je bijscholen in AI kun je ook online een overvloed aan gratis trainingsmateriaal vinden. Daarbij zijn er AI-cursussen op Instagram, TikTok en YouTube, naast andere platforms, als een goede manier ‘om veel basiskennis op te doen’.

Je kunt AI letterlijk gebruiken om jezelf AI te leren, ga naar ChatGPT of Claude en zeg dat je meer wilt leren over hoe je AI in je functie kunt gebruiken, en zij helpen je op weg. Zeg bijvoorbeeld: ‘Kunnen jullie in de loop van twee weken of een maand een cursusprogramma samenstellen?’ En het geeft je stap voor stap uitleg over wat je moet doen.

Hoewel sommige signalen erop wijzen dat de toenemende adoptie van AI door bedrijven de vraag naar starters vermindert, zullen er in de loop van de tijd steeds meer jongvolwassenen worden aangenomen, van wie velen expertise ontwikkelen in het gebruik van de technologie voor uiteenlopende doeleinden.

Werkgevers kijken naar deze volgende generatie om dat te doen. Zij zijn de eerste generatie die volledig is opgegroeid met AI. Ze zijn al autodidact. En kunnen voorbeelden geven van hoe AI heeft geholpen efficiënter en productiever te werken.

Grow is een platform waar je terecht kunt om AI-certificaten te behalen. Het programma biedt bijvoorbeeld de online cursus aan met certificaat dat bestaat uit zeven modules, die elk ongeveer een uur in beslag nemen, en iedereen kan in zijn eigen tempo leren.

Dat omvat het ontwikkelen van kernvaardigheden, zoals het gebruik van AI voor effectievere communicatie, het maken van presentaties en het uitvoeren van data-analyse.

Europese Unie en Japan hebben overeenstemming bereikt over nieuwe stappen om de samenwerking op het gebied van regelgeving, onderzoek en industrie te verdiepen met betrekking tot data, AI, kwantumtechnologie, halfgeleiders, digitale infrastructuur en online platforms.

Deze stappen zullen de grensoverschrijdende datastromen verbeteren, interoperabele digitale identiteiten bevorderen en de samenwerking op het gebied van onderzoek, platformregulering en digitale infrastructuur versterken, met concrete voordelen.

Om het delen van data te verbeteren, hebben de EU en Japan zich gezamenlijk verdiept in de ontwikkeling en interoperabiliteit van dataomgevingen. En zijn overeengekomen een werkgroep voor datastrategie op te richten om de interoperabiliteit van databeleidskaders te verbeteren, wat zal bijdragen aan het stimuleren van concurrentievermogen en innovatie. De reikwijdte ervan zal zich uitbreiden naar de academische wereld en het onderzoek, wat gezamenlijk onderzoek en innovatie zal bevorderen.

Een succesvolle pilot met interoperabele digitale identiteiten toonde aan dat grensoverschrijdend gebruik technisch mogelijk is, zelfs wanneer governancekaders en technische architecturen verschillen. Met behulp van prototypes van digitale identiteitsportefeuilles demonstreerde het project hoe interoperabiliteit in de praktijk tussen verschillende systemen kan worden bereikt.

Als wereldleiders op het gebied van geavanceerde AI werken de EU en Japan samen om ervoor te zorgen dat opkomende technologieën het algemeen belang dienen en tegelijkertijd hun concurrentievoordeel behouden. Ze verwelkomden de overeenkomst over de toekomstige associatie van Japan met Horizon Europe, wat gezamenlijk onderzoek zal versnellen, ook op digitale gebieden zoals AI. Ze hebben zich er ook toe verbonden een samenwerkingsovereenkomst te sluiten om de samenwerking op het gebied van AI-onderzoek en -innovatie, evenals AI-veiligheid, te verdiepen.

De intentieverklaring, ondertekend in 2025, heeft een diepere samenwerking op het gebied van kwantumwetenschap en -technologie mogelijk gemaakt. De EU en Japan verwelkomden de lancering van het gezamenlijke onderzoeksproject Q-Neko. Dit project brengt Europese en Japanse partners samen om hybride computeromgevingen te bevorderen en kwantumoplossingen te onderzoeken op gebieden zoals materiaalkunde, CO2-reductie, communicatienetwerken, vloeistofdynamica, satellietbeeldanalyse en meer. Partners kwamen ook overeen om verdere samenwerkingsmogelijkheden op het gebied van kwantumtechnologie te onderzoeken, ook met spelers uit de industrie.

Van onderzeese kabels tot halfgeleiders: kritieke wereldwijde digitale infrastructuur is essentieel voor een veerkrachtige digitale ruggengraat en economische zekerheid. Een gezamenlijke werkgroep voor beleidsvraagstukken inzake wereldwijde connectiviteit, waar de veiligheid en veerkracht van onderzeese kabels, connectiviteitsprojecten in de Indo-Pacifische regio en de Arctische connectiviteit werden besproken, en bevestigden dat deze discussies zullen worden voortgezet. Ook de voortgang van het gezamenlijke onderzoeksproject naar 6G, dat bijdraagt ​​aan de versterking van het Europese en Japanse leiderschap op het gebied van 6G-netwerktechnologieën kwam aan de orde. Wat standaardisatie betreft, verwelkomden zij nauwere banden tussen de respectieve normalisatie-instanties.

Wat halfgeleiders betreft, bevestigden de EU en Japan hun voornemen om de uitdagingen aan te pakken die worden gesteld door niet-marktgerichte beleidsmaatregelen en praktijken, evenals de afhankelijkheden in de toeleveringsketen in kritieke sectoren. Ze moedigden ook verder onderzoek aan naar mogelijkheden voor gezamenlijk onderzoek naar de volgende generatie halfgeleidertechnologieën.

De samenwerking op het gebied van online platforms zal worden versterkt door een samenwerkingsovereenkomst tussen het Japanse Ministerie van Binnenlandse Zaken en Communicatie en het directoraat-generaal Communicatie, Netwerken, Inhoud en Technologie van de Europese Commissie. Deze overeenkomst zal de samenwerking verdiepen op het gebied van de transparantie van systemen voor contentmoderatie en de effectiviteit van meldingssystemen voor illegale content en informatie die inbreuk maakt op rechten. Ze verwelkomden ook de samenwerkingsovereenkomst die in 2025 is ondertekend tussen de Japanse Mededingingsautoriteit en de Europese Commissie om eerlijke en concurrerende digitale markten te bevorderen.

In het kader van de besprekingen kwamen de EU en Japan overeen om samen te werken op nieuwe gebieden, waaronder videogames en audiovisuele strategieën. De vijfde bijeenkomst van de Raad voor Digitaal Partnerschap zal in 2027 in Tokio plaatsvinden.

De EU en Japan behoren tot de meest vooraanstaande digitale economieën ter wereld. Sinds de lancering van hun Digitaal Partnerschap tijdens de 29e Japan-EU-top in Tokio in 2022 hebben ze hun samenwerking op veel digitale en technologische gebieden verder uitgebreid.

Digitale partnerschappen zijn een van de manieren waarop de EU samenwerkt met lokale overheden. Gelijkgestemde landen op belangrijke digitale prioriteiten. Het partnerschap met Japan biedt een kader voor gezamenlijk onderzoek, overleg over regelgeving, samenwerking op het gebied van innovatie en het bevorderen van gemeenschappelijke standpunten in internationale fora. Dit partnerschap sluit aan bij de EU-strategie voor samenwerking in de Indo-Pacifische regio, gericht op het versterken van de banden met landen in de regio.